<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="regularsize">
        <h2>Phân loại Đối tượng sử dụng Deep Learning</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-F31B4A21-3E5C-4667-B66B-155CC35CD62B-web.png" alt="Ph&acirc;n loại Đối tượng sử dụng Deep Learning"></h2>
        <hr/>
    <p>C&ocirc;ng cụ n&agrave;y chạy một m&ocirc; h&igrave;nh deep learning được đ&agrave;o tạo tr&ecirc;n một raster đầu v&agrave;o để tạo ra một lớp đối tượng t&ugrave;y chọn từ đ&oacute; tạo ra một lớp đối tượng hoặc bảng m&agrave; trong đ&oacute; đối tượng đầu v&agrave;o được g&aacute;n một nh&atilde;n loại.
    </p>
    <p>Nếu chọn  <b>Sử dụng phạm vi bản đồ hiện tại</b>, th&igrave; chỉ v&ugrave;ng raster nh&igrave;n thấy được trong phạm vi bản đồ hiện tại mới được ph&acirc;n t&iacute;ch. Nếu bỏ chọn, to&agrave;n bộ raster sẽ được ph&acirc;n t&iacute;ch, ngay cả khi n&oacute; nằm ngo&agrave;i phạm vi bản đồ hiện tại.
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="inputRaster">
        <div><h2>Chọn hình ảnh được dùng để phân loại đối tượng</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>H&igrave;nh ảnh đầu v&agrave;o được d&ugrave;ng để ph&aacute;t hiện đối tượng.
            </p> 
        </div>
    </div>
    <div id="inputfeatures">
        <div><h2>Chọn lớp đối tượng cho các đối tượng (Tùy chọn)</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Lớp đối tượng đầu v&agrave;o dạng điểm, đường hoặc v&ugrave;ng x&aacute;c định vị tr&iacute; của từng đối tượng sẽ được ph&acirc;n loại v&agrave; gắn nh&atilde;n. Mỗi h&agrave;ng trong lớp đối tượng đầu v&agrave;o đại diện cho một đối tượng.
            </p>
            <p>Nếu lớp đối tượng đầu v&agrave;o kh&ocirc;ng được chỉ định, c&ocirc;ng cụ sẽ giả định rằng mỗi h&igrave;nh ảnh đầu v&agrave;o chứa một đối tượng cần được ph&acirc;n loại. Nếu h&igrave;nh ảnh hoặc c&aacute;c h&igrave;nh ảnh đầu v&agrave;o sử dụng tham chiếu kh&ocirc;ng gian th&igrave; kết quả đầu ra từ c&ocirc;ng cụ l&agrave; một lớp đối tượng, trong đ&oacute; phạm vi của mỗi h&igrave;nh ảnh được sử dụng l&agrave;m h&igrave;nh dạng giới hạn cho mỗi đối tượng được gắn nh&atilde;n. Nếu h&igrave;nh ảnh hoặc c&aacute;c h&igrave;nh ảnh đầu v&agrave;o kh&ocirc;ng được tham chiếu kh&ocirc;ng gian th&igrave; kết quả đầu ra từ c&ocirc;ng cụ l&agrave; một bảng chứa c&aacute;c gi&aacute; trị ID h&igrave;nh ảnh v&agrave; nh&atilde;n loại cho mỗi h&igrave;nh ảnh.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="model">
        <div><h2>Chọn mô hình Deep Learning được dùng để phân loại đối tượng</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>G&oacute;i deep learning đầu v&agrave;o mục ( <code>.dlpk</code>).
            </p>
            <p>G&oacute;i deep learning bao gồm tệp JSON định nghĩa m&ocirc; h&igrave;nh Esri ( <code>.emd</code>), tệp m&ocirc; h&igrave;nh nhị ph&acirc;n deep learning v&agrave; c&oacute; thể c&oacute; h&agrave;m raster Python sẽ được sử dụng.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="modelArguments">
        <div><h2>Xác định đối số mô hình Deep Learning</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>C&aacute;c đối số của h&agrave;m được x&aacute;c định trong lớp h&agrave;m raster Python được tham chiếu bởi m&ocirc; h&igrave;nh đầu v&agrave;o. Đ&acirc;y l&agrave; nơi bạn liệt k&ecirc; c&aacute;c tham số v&agrave; đối số deep learning bổ sung cho c&aacute;c thử nghiệm v&agrave; s&agrave;ng lọc, chẳng hạn như ngưỡng tin cậy để điều chỉnh độ nhạy.
            </p>
            <p>T&ecirc;n của c&aacute;c đối số được c&ocirc;ng cụ điền v&agrave;o từ việc đọc m&ocirc;-đun Python tr&ecirc;n m&aacute;y chủ ph&acirc;n t&iacute;ch raster.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="classLabelField">
        <div><h2>Xác định tên trường nhãn loại</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>T&ecirc;n trường sẽ chứa nh&atilde;n ph&acirc;n loại trong lớp đối tượng đầu ra.
            </p>
            <p>Nếu kh&ocirc;ng chỉ định t&ecirc;n trường th&igrave; một trường mới c&oacute; t&ecirc;n  <i>ClassLabel</i> sẽ được tạo ra trong lớp đối tượng đầu ra.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="processAllRasterItems">
        <div><h2>Mô hình xử lý</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>X&aacute;c định c&aacute;ch xử l&yacute; tất cả c&aacute;c mục raster trong một dịch vụ h&igrave;nh ảnh 
                <ul>
                    <li> <b>Xử l&yacute; dưới dạng h&igrave;nh ảnh gh&eacute;p mảnh</b>&mdash;Tất cả c&aacute;c mục raster trong dịch vụ h&igrave;nh ảnh sẽ được gh&eacute;p lại với nhau v&agrave; xử l&yacute;. Đ&acirc;y l&agrave; mặc định.
                    </li>
                    <li> <b>Xử l&yacute; c&aacute;c mục ri&ecirc;ng</b>&mdash;Tất cả c&aacute;c mục raster trong dịch vụ h&igrave;nh ảnh sẽ được xử l&yacute; dưới dạng h&igrave;nh ảnh ri&ecirc;ng biệt.
                    </li>
                </ul>
                .
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputFeatureClass">
        <div><h2>Tên lớp kết quả</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>T&ecirc;n lớp sẽ được tạo trong mục  <b>Nội dung của T&ocirc;i</b> v&agrave; th&ecirc;m v&agrave;o bản đồ. T&ecirc;n mặc định dựa v&agrave;o t&ecirc;n c&ocirc;ng cụ v&agrave; t&ecirc;n lớp đầu v&agrave;o. Nếu lớp đ&atilde; tồn tại, bạn sẽ được y&ecirc;u cầu cung cấp t&ecirc;n kh&aacute;c.
            </p>
            <p>Bạn c&oacute; thể chỉ định t&ecirc;n của một thư mục trong  <b>Nội dung của t&ocirc;i</b> m&agrave; tại đ&oacute; kết quả sẽ được lưu bằng c&aacute;ch sử dụng hộp xổ xuống <b>Lưu kết quả v&agrave;o</b>.
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
